基于多重分形去趋势波动分析的视网膜图像分割

• 作者: 佘黎煌 张石 王雅凡 苏婷
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜 血管分割 多重分形 去趋势波动分析 病变图像
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 158-163
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.81
• 字数: 3439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2019.02.002

摘要

引入善于描述非稳定图像的多重去趋势波动理论,提出一种基于多重去趋势分析的视网膜图像分割方法.该方法采用直方图均衡化对图像进行预处理来增强血管影像,然后采用多重去趋势波动分析计算图像的广义赫斯特指数,并利用血管指数特性来分割血管,最后用形态学进行图像后处理,得到最终的血管图像.基于DIARETDE0和DIARETDE1两个数据库进行实验.结果表明,该方法在处理视网膜病变图像时有较好的完整性和连通性,能够较好地提取血管主体,具有很好的临床应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张石	东北大学计算机科学与工程学院	76	755	15.0	24.0
2	佘黎煌	东北大学计算机科学与工程学院	25	281	8.0	16.0
3	苏婷	东北大学计算机科学与工程学院	5	3	1.0	1.0
4	王雅凡	东北大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0